最近一篇 42 页的梁文峰投资者交流会录音文字稿流出，里面含有大量珍贵大模型商业部分内容，我觉得非常值得分享。
1. 听下来，梁文峰跟圣人不沾边，而是非常有头脑的商人。大家说梁文峰克制主要是因为 DeepSeek V4 定价低，对利润诉求不强，梁文峰觉得如果要价太高，竞争对手就会多很多。另外，DeepSeek 选择开源是因为梁文峰觉得 AI 市场很大，能占 GDP 的 10%，一家公司想吃这个独食，一定会遇到多方阻力。这么大市场，只要能活下去，未来哪怕只吃一点，都会有巨大商业价值。
2. 梁文峰追求的是 AGI，觉得 C 端应用（如豆包）都是芝麻，AGI 才是西瓜，捡西瓜的同时顺手捡捡芝麻就行，认为 DeepSeek 没有刻意追求 C 端和 B 端，但也做得不错。
另外觉得 C 端用户没啥用，是纯成本支出。高质量 coding 用户是有用的，模型公司可以拿他们轨迹数据去反哺模型训练。但 C 端 chatbot 那种聊天语料没用。
3. 最牛逼的一点来了，DeepSeek 的巨大成本优势。梁文峰说开源也可以有商业模式，因为 DeepSeek 自己卖 API 和阿里腾讯部署 DeepSeek 开源模型卖 API，成本上个存在几倍的差异。这其实也证明了腾讯阿里自研基模的重要性。
DeepSeek V4 如此低的定价，梁文峰说还能在 10 个月内收回设备成本，而且说有 6 倍利润。我理解的意思是定价是单位设备成本的 6 倍，那加上运维成本啥的，毛利率可能高达 70%，比 Anthropic 还高。
此外梁文峰说 10 亿美金 ARR，DeepSeek 就能覆盖所有人员和设备成本，现金流转正。估计是现金流转正所需 ARR 最低的大模型公司。
4. 总结下来，大模型核心三要素：人、算力和数据。人，梁文峰说稳定性最重要，“只要最重要、最老的员工不走，其他人都不会太走了”，DeepSeek 这几次融资也是为了搞股权激励，把人留下来。反观某问团队，人才流失就非常严重，导致某问 2.5 达口碑巅峰之后，后面产品总差点意思。
算力，海外大模型都是训激活参数（不是总参数）几百个 B 的模型，这需要 5 万张 GB 300 或者 20 万张昇腾 950，而且只是训练，还不算实验。国内的算力资源只能训激活参数几十个 B 的模型。
数据是指高质量数据标注，严格来说国内是最近半年才开始做，目前 DeepSeek 核心研究员一半是在标数据。
5. 感觉梁文峰非常看好国产算力，有点看空英伟达。英伟达壁垒有二，硬件和 CUDA 软件生态。梁文峰认为 CUDA 软件生态在被瓦解，原话是：
“第一，AI 来构建这个⽣态，就可以把跟英伟达⼀模⼀样的⽣态构建出来。第⼆，有⼀些新的技术。⽐如说，我们家出了⼀个技术，叫 TileLang，是⼀种⾼级语⾔。⽤这个⾼级语⾔来写 CUDA 的算⼦，可以很快地把英伟达的整套⽣态全部都写⼀遍，再结合 AI，这个看起来没有什么障碍。但是现在还没有完成，还没有做完，不过这个技术路线看起来是没有什么障碍的。”
梁文峰说，DeepSeek V3 训练时，就没有用英伟达生态了，是自己写的 TileLang 生态，只是用了英伟达的卡。另外，梁文峰认为英伟达是游戏卡进化而来，算力需求之前占比较小。未来 ASIC 这种专用芯片市场会扩大。梁文峰认为昇腾 950 超节点在性能上能平替 GB200、300，但四张卡才能顶英伟达 1 张卡，用华为肯定要更贵。
国产卡目前主要是产能不够，但梁文峰认为 5 年后，产能不会是问题。
算力需求。chatbot 到今年 agent，带动了一波算力需求，下一波可能是持续学习。人是能够持续学习然后提升能力，DeepSeek 在研究如何让 agent 自己去持续学习提升能力，这会消耗更多 token。
6. 梁文峰认为，中国做基模的公司太多了，未来一定会收敛，可能就只剩 3-4 家，也许是 2 大 2 小。算力本来就紧张，基模公司越多，每家分到的算力就越少。那么离训练激活几百个 B 的基模时间节点就越远。
最后，我觉得这篇文字稿这个时间点流出有点奇怪，刚好朋友圈还有朋友在卖 DeepSeek 的份额。
来源：卓哥投研日记
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